Нейросети. Обработка естественного языка. Джейд Картер

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ Word2Vec или GloVe. Это позволяет нейросети работать с числовыми данными вместо текста.

      Подготовка последовательностей:

      – Токенизированные тексты преобразуются в последовательности фиксированной длины. Это важно для того, чтобы иметь одинаковую длину входных данных для обучения модели.

      Создание CNN модели:

      – Далее создается модель сверточной нейронной сети (CNN). Модель состоит из нескольких слоев, включая сверточные слои и пулинг слои. Сверточные слои используются для извлечения признаков из текста, а пулинг слои уменьшают размерность данных.

      – После сверточных слоев добавляются полносвязные слои для классификации текста по категориям.

      Компиляция модели:

      – Модель компилируется с оптимизатором, функцией потерь и метриками. Функция потерь обычно является категориальной кросс-энтропией для многоклассовой классификации, а метрикой может быть точность (accuracy).

      Обучение модели:

      – Модель обучается на обучающем наборе данных в течение нескольких эпох. В процессе обучения модель корректирует свои веса и настраивается для лучшей классификации текста.

      Оценка и тестирование:

      – После обучения модель оценивается на тестовом наборе данных для оценки ее производительности. Метрики, такие как точность, полнота и F1-мера, могут использоваться для измерения качества классификации.

      Применение модели:

      – После успешного обучения модель можно использовать для классификации новых текстовых документов на категории.

      Пример кода на Python с использованием библиотек TensorFlow и Keras для классификации текста с использованием CNN:

      import tensorflow as tf

      from tensorflow.keras.models import Sequential

      from tensorflow.keras.layers import Embedding, Conv1D, GlobalMaxPooling1D, Dense

      from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer

      from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

      from sklearn.model_selection import train_test_split

      from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

      from sklearn.metrics import accuracy_score

      # Подготовка размеченных данных (пример данных)

      texts = ["Политика: новости о выборах", "Спорт: результаты чемпионата", "Экономика: рост ВВП", "Наука: новое исследование"]

      labels = ["Политика", "Спорт", "Экономика", "Наука"]

      # Преобразование меток в числа

      label_encoder = LabelEncoder()

      y = label_encoder.fit_transform(labels)

      # Токенизация и векторизация текстов

      tokenizer = Tokenizer()

      tokenizer.fit_on_texts(texts)

      word_index = tokenizer.word_index

      sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)

      # Подготовка последовательностей и паддинг

      max_sequence_length = max([len(seq) for seq in sequences])

      padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=max_sequence_length)

      # Разделение на обучающий и тестовый наборы

      x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(padded_sequences, y, test_size=0.2, random_state=42)

      # Создание CNN модели

      model = Sequential()

      model.add(Embedding(input_dim=len(word_index) + 1, output_dim=100, input_length=max_sequence_length))

      model.add(Conv1D(128, 3, activation="relu")) # Изменено количество фильтров и размер свертки

      model.add(GlobalMaxPooling1D())

      model.add(Dense(len(set(y)), СКАЧАТЬ